👋 우리 팀을 소개합니다.
Infra 팀은 노타의 AI 모델 최적화·경량화 워크로드와 온디바이스 AI 검증 파이프라인을 떠받치는 기반 인프라를 설계·구축·운영하는 조직입니다.
GPU 셀프서비스 플랫폼, 데이터센터 백본 네트워크, 분산 스토리지(Ceph), 로컬 LLM 게이트웨이, 엣지 디바이스 팜, 보안·접근 제어(ZTNA·Bastion·Vault), 옵저버빌리티, FinOps, DevSecOps 표준화까지 폭넓은 영역을 다룹니다. NetsPresso·NVA 플랫폼과 사내 R&D 과제(온디바이스 AI 에이전트 등)가 안정적으로 구동되도록, 단순 유지보수가 아닌 플랫폼 빌딩과 운영 표준화를 동시에 추진합니다.
이번 포지션은 시스템 엔지니어링 깊이(하드웨어·OS·네트워크·스토리지)와 플랫폼 빌더 역량(R&D 사용자가 셀프서비스로 쓰는 내부 플랫폼을 제품처럼 만들고 운영하는 능력)을 동시에 요구합니다. AI 인프라 전반을 횡단하며 구축부터 안정화·플랫폼화까지 직접 끌고 갈 실행형 코어 엔지니어를 찾습니다.
📌 해당 포지션으로 합류하신다면
인프라 통합 핵심 과제들을 실제로 구축하고 운영하게 됩니다.
해당 포지션은 노타의 모델 경량화 플랫폼(NetsPresso)과 On-device AI 사업, Nota Vision Agent 등 사내 R&D 과제가 안정적으로 구동되는 기반을 직접 책임지는 자리입니다.
설계 → 구축 → 검증 → 운영 → 장애 복구 → 거버넌스까지의 Full Cycle을 직접 끌고 가며, 같은 문제가 두 번 발생하지 않도록 Runbook·Checklist·Operating Standard를 자산으로 남기는 일이 핵심입니다. 또한 R&D 사용자가 인프라팀에 매번 요청하지 않고도 셀프서비스로 자원을 쓸 수 있도록, 운영 가능한 시스템을 넘어 사용 가능한 플랫폼으로 추상화하는 일까지 책임집니다.
AI Workload는 일반 웹 서비스와 달리 대용량 GPU 메모리, 고대역폭 네트워크, 다중 정밀도 추론, 6~12 개월 주기의 가속기 세대 교체라는 고유한 제약을 가집니다. 이 제약을 직접 다루며 인프라를 만드는 과정에서, 폭넓고 깊이 있는 AI 플랫폼·시스템 엔지니어 커리어를 확장할 수 있습니다.
- 팀의 주요 Mission:
- GPU 셀프서비스 플랫폼: 하이퍼바이저 기반 사내 공용 플랫폼 운영 안정화·고도화 (쿼터·RBAC·감사 로그·FinOps·유휴 자원 회수)
- AI 인프라 확장: NVIDIA DGX 다중 노드 도입·운영, NVA GPU Staging 구축, 신규 GPU/NPU 도입, IDC 전원 인프라 확장
- 데이터센터 네트워크 현대화: IDC 100G 백본 컷오버 (엔터프라이즈 스위치 기반 vPC/MLAG Active-Active), 지사 네트워크 10/25/100G 고도화
- 분산 스토리지: Ceph 클러스터(S3/CephFS/RBD) 구축·운영, NAS 데이터 마이그레이션, 하이퍼바이저 연동
- 보안·컴플라이언스: ISO 27001 갱신, ISMS-P 기반 클라우드 데이터 관리 플랫폼, Vault 시크릿 라이프사이클, SCA/SBOM 플랫폼
- Identity & Access: ZTNA(SASE 기반) + HA Bastion 플랫폼 (SSO 연동)
- 옵저버빌리티: Zabbix & Prometheus/Grafana 통합 대시보드, GPU 쇼백/차지백 파이프라인
- DevSecOps: 골든 이미지 팩토리, 컨테이너 이미지 빌드 표준 CI/CD, 공급망 공격 차단 정책
- 로컬 LLM 게이트웨이: vLLM 기반 서비스 게이트웨이, 통합 인증·로깅
- 엣지 디바이스 팜: 타깃 디바이스 자산 관리·원격 제어 포털, 차세대 AI 검증용 엣지 하드웨어 인프라
✅ 주요 업무
- GPU 셀프서비스 플랫폼 운영·고도화 및 AI 학습·추론 워크로드 자원 정책 수립 (스케줄링, MIG 파티셔닝, 멀티테넌시, 쿼터, 유휴 회수)
- 데이터센터·지사 네트워크 구축·검증·운영 — 10~800G 고대역폭 백본, RDMA/RoCE, vPC/MLAG Active-Active, 전원·랙 인프라
- Ceph 분산 스토리지 운영 — 데이터셋·모델 아티팩트·체크포인트·모델 레지스트리 백엔드 공용 인프라
- AI 자산 보호 관점의 Identity·Access·Security·Audit 체계 구축 (Vault, Bastion, ZTNA), ISO 27001 / ISMS-P 컴플라이언스
- 인프라 옵저버빌리티 구축 (Zabbix, Prometheus/Grafana, GPU 쇼백/차지백) 및 DevSecOps 표준화 (골든 이미지, CI/CD, SCA/SBOM)
- 로컬 LLM 서비스 게이트웨이 운영 (vLLM 기반 모델 서빙, 통합 인증·로깅)
- 엣지 디바이스 팜 구축·운영 (Jetson Orin·Thor, 차량용 SoC, NPU 보드, 원격 제어 포털, 자산 관리)
- 운영 문서화, Runbook, 검증 체계, 거버넌스 프로세스 정착
데이터센터급 GPU(A100/H100/H200/B200/B300, DGX), 워크스테이션급(RTX PRO Ada/Blackwell), 컨슈머급(RTX 20~50), 엣지 AI(Jetson Orin·Thor, 차량용 SoC, Non-CUDA NPU) / 고대역폭 패브릭(10~800G), RDMA / Ceph 기반 대용량 데이터셋·아티팩트 스토리지 / ZTNA·Bastion·Vault·ISO 27001·ISMS-P / GPU 사용률·쇼백·공급망 보안 / 엣지 디바이스 랩(자산·원격 운영·벤치마킹)
✅ 자격요건
경력 10년 이상이며, 아래 항목 중 4개 이상에 해당하는 분
- GPU/AI 가속기 서버 환경 구축·운영 경험 — NVIDIA 드라이버·CUDA 스택 관리, GPU 자원 분배, 발열·전원·랙 설계 등 AI 워크로드 특유의 운영 이슈
- 퍼블릭 클라우드 프로덕션 운영 경험 — AWS / GCP / Azure 중 하나 이상에서 IaaS·네트워크·IAM·비용 관리 운영
- 하이퍼바이저·가상화 플랫폼 2개 이상 실무 운영 — OpenNebula, VMware ESXi/vSphere, OpenShift, Proxmox VE, KVM/QEMU, Hyper-V, Nutanix AHV 등 (Live Migration·HA·스토리지 연동·PCIe Passthrough/SR-IOV 포함)
- 데이터센터급 네트워크 구축·운영 — 10~400G 백본, vPC/MLAG, VLAN/VXLAN 설계, 엔터프라이즈 스위치 패밀리 중 하나 이상
- 분산 스토리지·SDS 운영 — Ceph(S3/CephFS/RBD), GlusterFS, MinIO, ZFS Cluster 등 프로덕션 운영 및 데이터 마이그레이션·HA 설계
- 커널·드라이버·디바이스 레이어 디버깅 — GPU 드라이버 충돌, PCIe 토폴로지 이슈, NUMA·IRQ 튜닝 등 리눅스 트러블슈팅을 넘어선 영역
- AI 워크로드성 장애 대응 — 학습 Job 중단, OOM, NCCL·통신 라이브러리 이슈, 분산 학습 동기화 실패 진단·복구
- AI 연구자·엔지니어의 요구사항을 인프라 언어로 번역한 경험 — "학습이 느려요"를 NCCL 튜닝·스토리지 IOPS·네트워크 RDMA·CPU 병목 중 어디인지 좁혀가는 능력
- 새로운 가속기 세대·AI 인프라 생태계 변화에 능동적으로 적응해 운영 체계에 반영
- 해외 출장에 결격 사유가 없는 분 (벤더 미팅·해외 데이터센터·R&D 파트너사 방문)
✅ 우대사항
아래 5개 영역 중 3개 이상에서 실무 경험 (영역 내 모든 항목 충족 불필요, 일부 경험으로도 인정)
- 플랫폼·프로비저닝
- 셀프서비스 IaaS/PaaS 또는 GPU 플랫폼 구축·운영, 하이퍼바이저 기반 클러스터 운영
- 베어메탈 프로비저닝 — PXE/iPXE, Foreman, MAAS, OpenStack Ironic, Tinkerbell 등 대규모 자동화
- BMC·OOB 관리 — IPMI, Redfish, iDRAC, iLO, 펌웨어 업데이트, Out-of-Band 자동화
- GPU 가상화·공유 — NVIDIA vGPU, MIG, GPU Passthrough, SR-IOV, Kubernetes 디바이스 플러그인
- AI 워크로드 플랫폼
- AI 모델 서빙·학습 플랫폼 — Kubernetes, vLLM/Triton/TGI, Ray, Slurm, Kubeflow, MLflow
- 로컬 LLM 운영 — 오픈모델 vLLM 서빙, 통합 게이트웨이(인증·로깅·라우팅)
- AI 워크로드 옵저버빌리티 — DCGM Exporter, Prometheus/Grafana, NVIDIA Nsight, Zabbix 기반 GPU 메트릭 알람 설계
- 네트워크·FinOps
- 고성능 네트워크 — InfiniBand/RoCE, NVLink/NVSwitch, 10~800G 스위칭, vPC/MLAG, 전원·랙 설계
- GPU·인프라 FinOps — 쇼백/차지백, GPU 시간당 요금 비용 모델링, 필수 태깅, Spot·Reserved Instance 전략
- 보안·아이덴티티
- 보안 컴플라이언스 — ISO 27001 / ISMS-P 갱신·신규, SCA/SBOM 플랫폼, 공급망 공격 대응
- 아이덴티티·액세스 플랫폼 — 시크릿 관리, ZTNA/SASE, OAuth·SSO 연동
- DevSecOps — 골든 이미지 팩토리, 컨테이너 이미지 빌드 CI/CD, SIEM 연동
- 엣지·운영
- 엣지 디바이스 운영 — Jetson Orin·Thor, 차량용 SoC, 임베디드 NPU 등 ARM 기반 엣지 리눅스 프로비저닝·원격 제어·자산 관리. 크로스컴파일 툴체인·Yocto/Buildroot·OTA 업데이트 우대
- 운영 안정화 — 장애 복구, DR 리허설, 컷오버 검증, Runbook 정착
🤓 팀의 메세지
우리는 단순히 장비를 붙이고 운영하는 인력이 아니라, 회사의 AI 인프라 기반을 실제로 설계하고 구축하고 검증하고 운영할 수 있는 시스템 엔지니어를 찾고 있습니다. 복잡한 환경 속에서도 구조를 만들고, 기준을 정하고, 운영 가능한 상태로 정착시키는 일에 보람을 느끼는 분이라면 잘 맞는 포지션입니다.
지원 전, 확인해주세요! 👀
- 해당 공고는 상시 채용으로, 채용 완료 시 조기 마감될 수 있습니다.
- 이력서 내 연봉 정보 등 민감한 개인 정보가 기재되어 있다면, 해당 서류는 검토되지 않을 수 있습니다.
- 제출해 주신 내용 중 허위 사실이 있을 경우 채용이 취소될 수 있습니다.
- 채용 전 레퍼런스 체크가 있음을 알려드립니다.
- 최종 인터뷰 합격 시 별도로 처우를 협의합니다.
- 입사 후 시용기간이 있으며, 이에 대한 처우는 차등을 두지 않음을 알려드립니다.
- 국가보훈대상자 및 장애인은 관련 법규에 의거하여 우대합니다.
- 장애인 고용 촉진을 위한 행정적 절차 확인이 필요한 경우, 장애인 등록증 사본을 기타 서류 란에 선택적으로 제출하실 수 있습니다. 제출 여부는 전형 평가에 어떠한 영향도 미치지 않습니다.
- R&D 모든 포지션에서 전문연구요원, 산업기능요원으로 근무가 가능합니다. (단, 산업기능요원 현역 신규 편입의 경우 불가능)
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